摘要：本发明公开了一种仓储智能调温周转机器人。其中，该机器人包括运送小车、在运送小车上设有的智能机器人电子元件、在智能机器人电子元件外层上设有的电子元件保护外壳、在与电子元件保护外壳隔开一定空间的小车上设有包住智能机器人电子元件的隔热外壳、在智能机器人电子元件两侧的隔热外壳内侧分别设有的感温探头、在隔热外壳内侧设有分别与感温探头连接且自动控制隔热外壳内部温度的CPU控制组件，及在隔热外壳内侧设有与CPU控制组件连接的热电制冷板本发明具有使用安全和结构耐用，及维护成本低的效果。

摘要：本发明公开了一种仓储系统设备及其应用。该设备包括冰袋储存冷库、在冰袋储存冷库一侧对应冰袋堆放区的位置处设有的搬运机械手、在搬运机械手一侧设有从冰袋储存冷库穿过后延伸到冰袋储存冷库外部的轨道，及在冰袋储存冷库一侧的轨道上设有带托盘的入库运输机器人和在冰袋储存冷库另一侧的轨道上设有带托盘的出库运输机器人。搬运机械手设置于对应冰袋堆放区的一侧，入库运输机器人设置于搬运机械手的一侧。本发明具有使用方便、节省劳动力和搬运效率高，及仓储卫生的效果。

摘要：本发明公开了一种袋冰机及其应用方法。该袋冰机包括压缩机、与压缩机连接的油分、与油分连接的冷凝器、与冷凝器连接的储液罐和与储液罐连接的气液热交换器、及与气液热交换器连接的冰袋制冰装置。油分与冷凝器之间设置有单向阀。冰袋制冰装置包括多条并排的蒸发板和在蒸发板两端分别设有的集液管，及在蒸发板之间设有多个装满液体的袋体。本发明具有制冰和脱冰效率高、清洁卫生和使用方便的效果。

摘要：本发明涉及手机垃圾清理技术领域，具体公开了一种安卓手机的垃圾清理方法和系统。本发明通过获取监测清理权限，对目标安卓手机进行使用监测；在使用空闲时间，对手机存储文件标准化命名；在使用空闲时间，识别多个雷同存储文件；进行使用频率比较，标记重要应用来源和多个次要应用来源；清理多个次要应用来源的雷同存储文件，并根据标准命名目录，构建文件关联链接。能够在使用空闲时间，识别多个雷同存储文件，按照不同文件应用来源的使用频率，自动清理次要应用来源的雷同存储文件，并构建文件关联链接，从而能够在保证不同文件应用来源均能正常浏览雷同存储文件的情况下，有效的清理多余的雷同存储文件，实现有效的手机垃圾清理。

摘要：本发明涉及文件扫描技术领域，具体公开了一种安卓手机的文件扫描方法和系统，所述方法包括接收用户输入的环境标签，根据环境标签查询参照物；根据摄像模组拍摄含有参照物的文件图像，基于所述参照物确定转换参数；所述转换参数含有更新图层及几何校正参数；根据所述转换参数调整文件图像，并对调整后的文件图像进行噪声剔除，输出扫描文件。本发明基于手机设备，引入校正过程，尽量地提高扫描效果，虽然准度不高，但是极大地提高了便捷性。

摘要：一种制冰系统，包括压缩机，冷凝器，节流机构，制冰器组，旁通热交换器，供液阀，供热阀，回气阀和单向阀；压缩机输出管路分成两分支管路，一分支管路经过冷凝器后与供液阀连接，然后通过节流机构与制冰器组连接；另一分支管路通过供热阀与制冰器连接；最少设置有两组组制冰器组，制冰器组出来的管路分成两分支管路，一分支管路与回气阀连接后汇聚成一条主管路与压缩机连接；另一分支管道与单向阀连接后汇聚成一条主旁通管路，再与旁通热交换器连接，然后与压缩机连接。本发明提高了制冰器的脱冰效率，节约了电能和用水，同时使单台制冰机产量大小不受制冰器数量和规格的限制；解决了脱冰时有液态制冷剂回到压缩机内部而造成压缩机损坏的难题。

摘要：本发明属于建筑材料技术领域，公开了一种电瓷复合水泥、符合水泥板及其制备方法；其中，电瓷复合水泥，包含水泥熟料、石膏、瓷粉、水泥速凝剂、粉煤灰和黏土；其中，瓷粉由电瓷材料粉碎获得；电瓷复合水泥板包括基体层、复合层以及设置于基体层与复合层之间的预埋件；而复合层采用电瓷复合水泥，基体层则包括该电瓷复合水泥、水泥增强剂、水泥改性剂和水；本发明还提供了该电瓷复合水泥板的制备方法；本发明提供的电瓷复合水泥在初凝时间、终凝时间、水化时间性能上均具有很大的提升；而且可有效利用废旧瓷套，减少废旧电瓷对土地的占用。

摘要：本发明提供一种高温高压下流体拉伸黏度和接触角的测试系统与测试方法，包括温控仪、恒流泵、用于盛装待测流体的中间容器、预热流体管路、测试腔室、高速摄像机、微距摄像头、光源和储气瓶；所述测试腔室包括长方体空腔结构的密封腔体、位于腔体中的样品台、温度传感器、样品滴落针头和加热腔室的加热棒；所述样品台安装在腔体底部，样品台正上方的腔体壁上向下垂向安装有样品滴落针头，所诉滴落针头固定于测试腔室的进液口处；所述温度传感器的测温端位于腔体内；所述加热棒与外部电源连接。本发明所述测试系统能够实现常温～200℃、高压力以及低样品浓度下拉伸黏度和接触角的准确测定，从而完善流体黏度和接触角测量技术。

摘要：本申请公开一种多节点类别路侧泊位字符识别方法以及系统，方法包括获取路侧泊位字符图像数据集，并对路侧泊位字符图像数据集中每个泊位字符进行目标检测标注，获得标注字符图像数据集；对标注字符图像数据集中每个泊位字符进行节点分类标注，获得节点标注字符图像数据集；根据标注字符图像数据集，对泊位字符检测模型进行训练，获得训练完成的泊位字符检测模型；根据节点标注字符图像数据集，对图卷积神经网络模型进行训练，获得训练完成的图卷积神经网络模型；获取待测泊位字符图像，根据训练完成的泊位字符检测模型与训练完成的图卷积神经网络模型，对待测泊位字符图像进行识别，获得泊位字符序列。

摘要：本申请公开一种视频设备路侧泊车流量预测方法以及系统，方法包括：获取设备位置数据集与路侧泊车流量记录集；根据多个视频设备的设备位置，构建图结构数据的节点；根据各个视频设备之间的位置距离的距离关系与路侧泊车流量数据之间的相关性关系，构建图结构数据的边；将每个视频设备在t时刻捕获的路侧泊车流量数据输入至图卷积神经网络模型中，输出每个视频设备在t+1时刻预测的路侧泊车流量数据，并构建损失函数进行模型训练，获得训练完成的图卷积神经网络模型；将待测视频设备在k时刻捕获的路侧泊车流量数据输入至训练完成的图卷积神经网络模型中，获得待测视频设备在k+1时刻预测的路侧泊车流量数据。